(57)【要約】【課題】  部屋などに出入りする人間をカメラで撮影した画像から顔部分を抽出して画像認識する際に、撮影する顔の向きなどによって特徴が大きく異なるので認識が非常に難しいという課題がある。【解決手段】  本発明は、レンズを装着したカメラと、該カメラが撮影した画像の中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段と、該画像位置検出手段が検出した位置の被認識物を画像認識する画像認識手段と、システム全体を制御するシステム制御手段とを備え、前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記画像認識手段は画像認識処理の方法を変えることを特徴とする。【選択図】    図１
2007025767.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レンズを装着したカメラと、
該カメラが撮影した画像の中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段と、
該画像位置検出手段が検出した位置の被認識物を画像認識する画像認識手段と、
システム全体を制御するシステム制御手段とを備え、
前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記画像認識手段は画像認識処理の方法を変えることを特徴とする画像認識システム。
【請求項２】
請求項１記載の画像認識システムにおいて、
前記被認識物を予め複数の撮影方向毎に撮影した複数の画像データベースと、
前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記複数の画像データベースのうち使用するデータベースに切り替えるデータベース切替手段とを設け、
前記画像認識手段は前記データベース切替手段によって切り替えられた画像データベースを使用して画像認識処理を行うことを特徴とする画像認識システム。
【請求項３】
請求項１記載の画像認識システムにおいて、
複数の処理アルゴリズムと、
前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記複数の処理アルゴリズムのうち使用するアルゴリズムに切り替えるアルゴリズム切替手段とを設け、
前記画像認識手段は前記アルゴリズム切替手段によって切り替えられたアルゴリズムを使用して画像認識処理を行うことを特徴とする画像認識システム。
【請求項４】
請求項１、２および３の何れかに記載の画像認識システムにおいて、
前記レンズを広角レンズとしたことを特徴とする画像認識システム。
【請求項５】
請求項４記載の画像認識システムにおいて、
前記広角レンズの画角を７０度以上としたことを特徴とする画像認識システム。
【請求項６】
請求項４記載の画像認識システムにおいて、
前記被認識物を人間の顔とすることを特徴とする画像認識システム。
【請求項７】
請求項６記載の画像認識システムにおいて、
前記システム制御手段を入退場管理システム制御手段とし、
前記入退場管理システム制御手段は前記画像認識手段が認識した結果に基づいて入退場管理を行うことを特徴とする画像認識システム。
【請求項８】
レンズを装着したカメラと、
該カメラが撮影した画像の中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段と、
該画像位置検出手段が検出した位置の被認識物を画像認識する画像認識手段と、
システム全体を制御するシステム制御手段とを備えた画像認識システムを用いた画像認識方法において、
前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記画像認識手段は画像認識処理の方法を変えることを特徴とする画像認識方法。
【請求項９】
レンズを装着したカメラが撮影した画像データを入力するコンピュータを、
前記入力した画像データの中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段、
該画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって画像認識処理の方法を切り替える画像認識手段、
システム全体を制御するシステム制御手段、
として機能させることを特徴とする画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識システムとその方法、およびコンピュータでそれらを実行するための画像認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、セキュリティ上の観点から、特定の場所や部屋に出入りする人間の管理を行う入退室管理システムが盛んに導入されている。しかし、従来の入退室管理システムはＩＤカードを利用したものが多く、ＩＤカードの情報は入室記録として残るが、他人のＩＤカードでも入室できるため、入室者自身を特定するための人物認証が必要となってきた。人物を認証する技術としては、指紋認証や虹彩認証あるいは静脈認証などが知られているが、これらの認証方法だと、一人ずつ立ち止まって入退室処理をしなければならず、出入りの頻度が高い場合や、多数の人間が出入りする場所での使用は難しい。
【０００３】
そこで、上記以外の方法として、カメラによって撮影した画像を処理することによって、出入りする人物が誰であるかを認識する技術開発が盛んに行われている。ところが、カメラで撮影した画像から顔の特徴を識別して通過する人物を認識する場合、撮影する顔の向きなどによって特徴が大きく異なるので認識が非常に難しくなる。
特許文献１では、照明や顔画像の撮影方向など画像の取り込み環境に変動があっても安定した画像認識を行えるように、特徴量の変動が少ない部分を選択して画像認識処理を行うことで照合精度を向上しようとする技術が紹介されている。
【０００４】
また、特許文献２では、ＩＤカードの入室情報以外に顔の画像を残すようにしたもので、特に、入室者を確実に特定できるように、所定エリア内の入退室を監視するカメラが撮影した画像列から監視カメラに対して最も正面を向いている顔部領域画像を自動判定して、人物を特定し易い正面からの顔画像に近いものだけを記録する技術が紹介されている。
【特許文献１】特開２００１−３０７０９０号公報
【特許文献２】特開２００２−３０４６５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
部屋などに出入りする人間をカメラで撮影した画像から顔部分を抽出して画像認識するシステムおよび方法あるいはプログラムにおいて、撮影する顔の向きなどによって特徴が大きく異なるので認識が非常に難しいという課題があった。
特許文献２記載のように画像の記録だけの目的であれば、カメラが撮影した画像列から人物を特定し易い正面からの顔画像に近いものだけを利用することで十分であるが、例えば、ゲートを通過する人物を画像認識する場合、カメラの撮影範囲の端を通る人は必ずしも正面に近い画像が撮影されるわけではない。
【０００６】
また、照明や顔画像の撮影方向など画像の取り込み環境の変動があっても安定した画像認識を行うためには、例えば、特許文献１記載のように複雑な画像処理をする必要があり、高速な装置が要求されコストが高くなってしまうという課題があった。
本発明の目的は、従来の画像認識技術を用いながら、人物の顔画像などの被認識物の撮影方向が正面でなくても、簡単に精度よく、被認識物を認識できる画像認識システムとその方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像認識システムは、レンズを装着したカメラと、該カメラが撮影した画像の中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段と、該画像位置検出手段が検出した位置の被認識物を画像認識する画像認識手段と、システム全体を制御するシステム制御手段とを備え、前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記画像認識手段は画像認識処理の方法を変えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の画像認識方法は、レンズを装着したカメラと、該カメラが撮影した画像の中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段と、該画像位置検出手段が検出した位置の被認識物を画像認識する画像認識手段と、システム全体を制御するシステム制御部とを備えた画像認識システムを用いた画像認識方法において、前記画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって前記画像認識手段は画像認識処理の方法を変えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の画像認識プログラムは、レンズを装着したカメラが撮影した画像データを入力するコンピュータにおいて、前記入力した画像データの中の被認識物の位置を検出する画像位置検出手段、該画像位置検出手段が検出した前記被認識物の位置によって画像認識処理の方法を切り替える画像認識手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の画像認識システムと画像認識方法、および画像認識プログラムは、カメラが撮影した画像から被認識物の位置を検出する画像位置検出手段が検出した位置情報によって、画像認識手段は適切な画像認識処理に切り替えるので、人物の顔など被認識物の撮影方向が正面でなくても、簡単に精度良く、被認識物を認識することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
（第１の実施形態）
本発明の画像認識システムの第１の実施形態について、図１を用いて詳しく説明する。図１は本発明の画像認識システムを利用して入退場管理を行うシステムのブロック図で、建屋の入り口にカメラを設置して、撮影した画像から入場者が誰であるか認識し、何月何日の何時何分に誰が入場したかをデータベースに記録して管理するシステムになっている。
【００１２】
図１において、１０１は広角レンズ、１０２はカメラ、１０３は赤外線センサ、１０４は撮影画像バッファ、１０５は画像認識手段、１０６は画像位置検出手段、１０７はデータベース切替手段、１０８は右側用データベース、１０９は正面用データベース、１１０は左側用データベース、１１１は入退場管理システム制御手段、１１２は入退場管理データベース、１１３は人物Ａの正面登録画像、１１４は人物Ａの右側登録画像、１１５は人物Ａの左側登録画像、１１６は人物Ｂの正面登録画像、１１７は人物Ｂの右側登録画像、１１８は人物Ｂの左側登録画像、１１９は人物Ｃの正面登録画像、１２０は人物Ｃの右側登録画像、１２１は人物Ｃの左側登録画像、をそれぞれ示している。
【００１３】
ここで、右側用データベース１０８、正面用データベース１０９および左側用データベース１１０の３つのデータベースには予めこの建屋２０１を利用する人間の顔を右側から撮影したもの、左側から撮影したもの、正面から撮影したもの３種類ずつ顔画像が登録してある。例えば、図１において、１１３はＡという人物の顔を正面から撮影した正面登録画像、１１４は同じＡという人物の顔を右側から撮影した右側登録画像、１１５は同じＡという人物の顔を左側から撮影した左側登録画像、同様に１１６はＢという人物の正面登録画像、１１７はＢの右側登録画像、１１８はＢの左側登録画像、同様に１１９はＣという人物の正面登録画像、１２０はＣの右側登録画像、１２１はＣの左側登録画像をそれぞれ示している。尚、Ａ、ＢおよびＣの３人以外にもこの建屋２０１を利用する人間の顔画像が登録されているが、説明は省略する。
【００１４】
次に、建屋の入り口の様子を図２を用いて説明する。図２は建屋の入り口の様子を描いた説明図で、２０１は建屋、２０２は入り口の扉、２０３、２０４および２０５は到来者、２０６および２０７はカメラ１０２の撮影範囲、２０８は赤外線センサ１０３の赤外検出位置をそれぞれ示している。尚、図１と同番号のものは同じものを示す。
今、ある人間が建屋２０１の扉２０２に近づいてきて、赤外検出位置２０８の所に来ると赤外線センサ１０３は人間の到来を検出し、図１の入退場管理システム制御手段１１１に知らせる。これを受けた入退場管理システム制御手段１１１は画像認識手段１０５に到来した人間が誰であるのか認識するように指令する。画像認識手段１０５は、カメラ１０２が広角レンズ１０１を介して図２の撮影範囲２０６および２０７の範囲を撮影した画像を撮影画像バッファ１０４に取り込むと共に、画像位置検出手段１０６に撮影した画像の中で人間の顔が写っている位置を検出するよう指令する。これを受けた画像位置検出手段１０６は撮影画像バッファ１０４に取り込んだ画像から人間の顔が写っている部分を探し、その撮影画像の中での位置を画像認識手段１０５に知らせると共に、検出した位置に従ってデータベース切替手段１０７が選択するデータベースを切り替える。データベース切替手段１０７は画像位置検出手段１０６の指令通りに、右側の位置範囲で検出した場合は右側用データベース１０８を、正面の位置範囲で検出した場合は正面用データベース１０９を、左側の位置範囲で検出した場合は左側用データベース１１０を選択し、画像認識手段１０５は選択されたデータベースの登録画像データを読み出す。
【００１５】
ここで、赤外線センサ１０３が人間の到来を検出して、図１の入退場管理システム制御手段１１１に知らせた時の画像が図３のようになっていたとする。図３はカメラ１０２が広角レンズ１０１を介して撮影した画像を説明する説明図で、３０１は撮影画像、３０２は正面位置範囲、３０３は左側位置範囲、３０４は右側位置範囲をそれぞれ示している。図２における到来者２０３は右側位置範囲３０４に、到来者２０４は正面位置範囲３０２に、到来者２０５は左側位置範囲３０３にそれぞれ入っている。正面位置範囲３０２、左側位置範囲３０３および右側位置範囲３０４は、画像位置検出手段１０６が人間の顔部分の位置を検出するための範囲で、画像位置検出手段１０６は図４に示すような方法で顔の位置を検出する。
【００１６】
図４において、人間の顔をモデル化したテンプレート４０２に類似するものが検出範囲４０１にあるかどうかを調べる。類似するものがあるかどうかの検出は、例えば、一般に知られているように、ノイズ除去やエッジ抽出などの画像処理を行った後でテンプレート４０２との相関を取り、相関値がある値以上のものを類似していると判別する方法などで実現することができる。このようにして、画像位置検出手段１０６は検出範囲４０１を図４のスキャン方向４０３の矢印のように順に少しずつ移動しながらテンプレート４０２との相関を調べて人間の顔の位置を検出する。
【００１７】
図５は画像位置検出手段１０６が図４に示すような検出範囲４０１をスキャンさせてテンプレート４０２と相関の高かった部分を抽出した様子を示した説明図で、５０１は正面位置範囲３０２で検出した顔画像、５０２は左側位置範囲３０３で検出した顔画像、５０３は右側位置範囲３０４で検出した顔画像をそれぞれ示している。
尚、もし検出位置範囲の境界部分で顔画像を検出した場合は、テンプレート４０２の部分の面積が多くかかっている方の検出位置範囲で検出したこととするか、テンプレート４０２の左端がかかっている方の検出位置範囲で検出したこととする。
【００１８】
次に、図１において、正面位置に人間が来場した時の画像認識手段１０５の動作について説明する。画像位置検出手段１０６は画像認識手段１０５に正面位置範囲３０２で顔画像５０１を検出したことと検出時のテンプレート４０２の座標データを知らせると同時に、データベース切替手段１０７を正面用データベース１０９に切り替える。画像認識手段１０５は画像位置検出手段１０６からの位置情報に基づいて、撮影画像バッファ１０４の顔画像５０１に該当する部分とデータベース切替手段１０７を介して読み出した正面用データベース１０９に予め登録されている正面登録画像を順に読み出して比較を行い、到来者２０４が誰であるかを認識して人物を特定する。
【００１９】
ところで、画像認識処理による人物の特定の方法はいろいろと知られているが、例えば、輪郭と目と鼻の部分の相関を取り、相関値の高さで特定の人物であることを認識することが可能である。つまり、同一人物であれば相関値が高くなり、他人であれば相関値が低くなるので、相関値を比較することによって、人物を特定することができる。本実施形態では、このような画像認識方法を利用するものとして説明する。
【００２０】
次に、図１において、正面位置に人間が来場した時の動作について説明する。画像認識手段１０５はデータベース切替手段１０７を介して正面用データベース１０９から、例えば、Ａの正面登録画像１１３を読み取って、到来者２０４の顔画像５０１と比較し、先述の画像認識処理によって同一人物であるかどうかを調べる。同一人物でない場合は、Ｂの正面登録画像１１６を読み取って、到来者２０４の顔画像５０１と比較し、同一人物であるかどうかを調べる。再び、同一人物でない場合は、Ｃの正面登録画像１１９を読み取って、到来者２０４の顔画像５０１と比較し、同一人物であるかどうかを調べる。
【００２１】
今、Ｃの正面登録画像１１９と到来者２０４の顔画像５０１との相関が高かったとすると、画像認識手段１０５はＣという人物が来場したと認識して、入退場管理システム制御手段１１１に知らせ、入退場管理システム制御手段１１１は入退場管理データベース１１２にＣという人物が来場したことを日時と共に記録する。
次に、左側位置に人間が来場した時の動作について説明する。画像位置検出手段１０６は、顔画像５０２に関しても画像認識手段１０５に左側位置範囲３０３で顔画像５０２を検出したことと検出時のテンプレート４０２の座標データを知らせると同時に、データベース切替手段１０７を左側用データベース１１０に切り替える。画像認識手段１０５は画像位置検出手段１０６からの情報に基づいて、撮影画像バッファ１０４の顔画像５０２に該当する部分とデータベース切替手段１０７を介して読み出した左側用データベース１１０の左側登録画像と比較を行って到来者２０５が誰であるかを認識する。
【００２２】
具体的には、画像認識手段１０５は、データベース切替手段１０７を介して左側用データベース１１０から、例えば、Ａの左登録画像１１５、Ｂの左登録画像１１８およびＣの左登録画像１２１を順に読み取って、到来者２０５の顔画像５０２と比較し、同一人物であるかどうかを調べる。
今、Ｂの左登録画像１１８と到来者２０５の顔画像５０２との相関が高かったとすると、画像認識手段１０５はＢという人物が来場したと認識して、入退場管理システム制御手段１１１に知らせ、入退場管理システム制御手段１１１は入退場管理データベース１１２にＢという人物が来場したことを日時と共に記録する。
【００２３】
右側位置に人間が来場した時の動作も上記の場合と同様に、到来者２０３の顔画像５０３に関して、画像位置検出手段１０６は画像認識手段１０５に知らせると同時にデータベース切替手段１０７を検出した右側位置範囲３０４と同じ側の右側用データベース１０８に切り替えるので、画像認識手段１０５は右側用データベース１０８に予め登録されているＡの右登録画像１１４、Ｂの右登録画像１１７およびＣの右登録画像１２０などと到来者２０３の顔画像５０３と特徴比較して、同一人物であるかどうかを調べる。到来者２０４および２０５の場合と同様に、到来者２０３の顔画像５０３がＡの右登録画像１１４だと認識すると、入退場管理システム制御手段１１１に知らせ、入退場管理システム制御手段１１１は入退場管理データベース１１２にＡという人物が来場したことを日時と共に記録する。
【００２４】
尚、ここでは、構成が分かりやすいように、正面用、右側用および左側用としてそれぞれ別の３つのデーターベースを設けたが、１つのデータベースにアドレスを分けて記憶してもよいし、メモリカードなどに記憶しておいても構わない。
このようにして、到来者の顔画像を認識して、誰であるかを特定し、日時と共に入退場管理データベース１１２に記録することができる。或いは、入退場管理システムの運用方法によっては、未登録者の場合に警報を鳴らしたり、扉２０２の開閉を自動制御することによって、登録者以外の人間を入場させないようにすることも可能である。
【００２５】
（第２の実施形態）
次に、第１の実施形態の画像認識システムをコンピュータを用いてソフトウェア的にプログラムで実現する場合の第２の実施形態についてフローチャートを用いて説明する。図６はデータベースを切り替えて人物を認識するコンピュータのプログラム処理を示すフローチャートで、ステップＳ６０１で処理が開始される。
【００２６】
ステップＳ６０２においては、図１の赤外線センサ１０３の検出に相当するセンサによって人間の来場の有無をチェックしている分岐処理で、人間の到来が無い場合はＮｏに分岐し、再びステップＳ６０２に戻り、人間の到来を待つ。人間の到来が有るとＹｅｓに分岐し、ステップＳ６０３の処理に進む。
ステップＳ６０３においては、図１のカメラ１０２が撮影した画像を撮影画像バッファ１０４に取り込む処理に相当し、取り込まれた画像データはコンピュータのメモリに保存し、ステップＳ６０４の処理に進む。
【００２７】
ステップＳ６０４においては、メモリに保存された画像データから人間の顔に当たる部分の位置を検出し、ステップＳ６０５の処理に進む。尚、顔の位置の検出方法に関しては、第１の実施形態で説明した画像位置検出手段１０６と同様にコンピュータによって処理される。
ステップＳ６０５においては、ステップＳ６０４が検出した顔の位置が図３の正面位置範囲３０２にあるか否かを調べ、正面位置の場合はステップＳ６０７に進み、正面以外の場合はステップＳ６０６に進む。
【００２８】
ステップＳ６０６においては、ステップＳ６０４が検出した顔の位置が図３の右側位置範囲３０４にあるか否かを調べ、右側位置の場合はステップＳ６０８に進み、左側位置の場合はステップＳ６０９に進む。尚、本フローチャートでは、一致しなかった場合などの例外処理は記述していない。
ステップＳ６０７においては、予め登録された正面から撮影された登録画像ばかり保存してある図１の正面用データベース１０９に該当するコンピュータ上のファイル名あるいはメモりアドレスをセットし、ステップＳ６１０に進む。
【００２９】
ステップＳ６０８においては、予め登録された右側から撮影された登録画像ばかり保存してある図１の右側用データベース１０８に該当するコンピュータ上のファイル名あるいはメモりアドレスをセットし、ステップＳ６１０に進む。
ステップＳ６０９においては、予め登録された左側から撮影された登録画像ばかり保存してある図１の左側用データベース１１０に該当するコンピュータ上のファイル名あるいはメモりアドレスをセットし、ステップＳ６１０に進む。
【００３０】
ステップＳ６１０においては、コンピュータはデータベースファイル名あるいはメモリアドレスがセットされているデータベースから読み出した予め登録されている画像と、ステップＳ６０４で検出した顔画像とを比較して誰の顔画像であるかを特定する画像認識処理を行い、ステップＳ６１１に進む。尚、画像認識処理の処理方法に関しては、第１の実施形態で説明した画像認識手段１０５と同様にコンピュータによって処理される。
【００３１】
ステップＳ６１１においては、ステップＳ６１０で特定した人物が到来したことを入退場管理データベース１１２に該当するコンピュータ上のデータベースに記録して、ステップＳ６０２に戻る。
このように、上記のようなステップを繰り返すプログラムをコンピュータ上で実行させることによって、画像認識を用いた入退場管理システムを実現することができる。
【００３２】
（第３の実施形態）
次に、本発明の画像認識システムの第３の実施形態について、図７を用いて詳しく説明する。図７は、第１の実施形態と同様に、本発明の画像認識システムを利用して入退場管理を行うシステムのブロック図で、建屋の入り口にカメラを設置して、撮影した画像から入場者が誰であるか認識し、何月何日の何時何分に誰が入場したかをデータベースに記録して管理する構成になっている。
【００３３】
第１の実施形態と異なっているのは、画像位置検出手段１０６が出力する位置情報に基づいて画像認識手段１０５が使用するデータベースを切り替える代わりに、画像認識処理の処理方法、つまりアルゴリズムを切り替えるようにした点である。
図７において、７０５は第１の実施形態とは異なる画像認識手段、７０７はアルゴリズム切替手段、７１０は左側用アルゴリズム、７０９は正面用アルゴリズム、７０８は右側用アルゴリズム、７１２は顔の画像ではなく利用者の顔の特徴を示すパラメータ値を予め登録した顔の特徴データベース、をそれぞれ示している。尚、本発明の第１の実施形態で説明したものと同じ番号のものは同じものなので説明を省略する。
【００３４】
今、第１の実施形態で説明した図２のように、入場ゲートの上に取り付けられた広角レンズ１０１が装着されたカメラ１０２で撮影した画像から人間の顔に当たる部分を抽出し、画像位置検出手段１０６が顔の位置を検出する動作までは、第１の実施形態と同じである。
第３の実施形態においては、画像位置検出手段１０６は検出した位置情報を画像認識手段７０５とアルゴリズム切替手段７０７とに出力する。アルゴリズム切替手段７０７は画像位置検出手段１０６が出力する位置情報に基づいて画像認識手段７０５が使用する画像認識処理の方法であるアルゴリズムを選択する。ここでいうアルゴリズムとは顔画像から人物を特定する処理方法で、正面画像に適した処理方法は正面用アルゴリズム７０９に、同様に右側画像に適した処理方法は右側用アルゴリズム７０８に、左側画像に適した処理方法は左側用アルゴリズム７１０に、それぞれ画像認識手段７０５が呼ぶことのできるサブプログラムとして記憶されている。
【００３５】
つまり、正面の顔画像を認識するには、それに適した処理方法、例えば、顔の輪郭と両目の間隔と鼻の位置の特徴を見て人物を特定する処理方法を選択し、左側の顔画像を認識するのには、それに適した処理方法、例えば、片側の目と鼻の高さの特徴などを見て人物を特定する処理方法を選択する。右側の顔画像も同様にそれに適した処理方法を選択する。
【００３６】
尚、これらの処理方法による処理結果に合致するように、入退場管理システムを利用する人の顔の特徴を表わすパラメータ値が顔の特徴データベース７１２に予め登録されている。
今、画像位置検出手段１０６が検出した顔の位置が図５における撮影画像３０１の左側位置範囲３０３であった場合、アルゴリズム切替手段７０７は左側用アルゴリズム７１０を選択し、画像認識手段７０５は画像位置検出手段１０６が検出した位置の顔画像を左側用アルゴリズム７１０から読み出したサブプログラムで処理して顔の特徴を検出する。顔の特徴が検出されると画像認識手段７０５は予め登録してある顔の特徴を登録した顔の特徴データベース７１２の顔の特徴データと比較して、先述したような画像認識方法によって撮影した顔画像が誰の顔かを特定する。
【００３７】
尚、ここでは、構成が分かりやすいように、正面用、右側用および左側用としてそれぞれ独立した３つのアルゴリズムを設けたが、１つのプログラムの中でサブルーチンの呼び先を替えるだけで実現できる。
このように、顔の位置に適したアルゴリズムを選択することによって、撮影した顔画像の特徴パラメータを算出し、予めデータベースに登録されている顔画像の特徴パラメータと比較して、最も近いものが該当人物であると特定することができる。
【００３８】
人物が特定されれば、第１の実施形態と同様に、画像認識手段７０５は入退場管理システム制御手段１１１に知らせ、入退場管理システム制御手段１１１は入退場管理データベース１１２に登録されている人物が来場したことを日時と共に記録し、入退場の管理を行うことができる。
（第４の実施形態）
次に、第３の実施形態の画像認識システムをコンピュータを用いてソフトウェア的にプログラムで実現する場合の第４の実施形態についてフローチャートを用いて説明する。図８はアルゴリズムを切り替えて人物を認識するコンピュータのプログラム処理を示すフローチャートで、ステップＳ８０１で処理が開始される。
【００３９】
ステップＳ６０２からステップＳ６０４までの処理は第２の実施形態と同じように処理される。
ステップＳ８０５においては、ステップＳ６０４が検出した顔の位置が図５の正面位置範囲３０２にあるか否かを調べ、正面位置の場合はステップＳ８０７に進み、正面以外の場合はステップＳ８０６に進む。
【００４０】
ステップＳ８０６においては、ステップＳ６０４が検出した顔の位置が図５の右側位置範囲３０４にあるか否かを調べ、右側位置の場合はステップＳ８０８に進み、左側位置の場合はステップＳ８０９に進む。
ステップＳ８０７においては、正面用アルゴリズムつまり正面用の画像認識処理プログラムが入っているコンピュータ上のプログラム番地をセットし、ステップＳ８１０に進む。
【００４１】
ステップＳ８０８においては、右側用アルゴリズムつまり右側用の画像認識処理プログラムが入っているコンピュータ上のプログラム番地をセットし、ステップＳ８１０に進む。
ステップＳ８０９においては、左側用アルゴリズムつまり左側用の画像認識処理プログラムが入っているコンピュータ上のプログラム番地をセットし、ステップＳ８１０に進む。
【００４２】
ステップＳ８１０においては、セットされているコンピュータ上のプログラム番地を呼んで、そのプログラムによって、コンピュータは撮影した顔画像の特徴パラメータ算出処理を行い、図７の顔の特徴データベース７１２に該当するコンピュータ上のデータベースに登録されている顔の特徴データと一致する人物を特定し、ステップＳ８１１に進む。尚、顔画像の特徴パラメータ算出処理の方法については、第３の実施形態で説明したものと同様にコンピュータによって処理される。
【００４３】
ステップＳ８１１においては、特定した人物が到来したことを日付や時間の情報と共に入退場管理データベース１１２に該当するコンピュータ上のデータベースに記録して、ステップＳ６０２に戻る。
このように、上記のようなステップを繰り返すプログラムをコンピュータ上で実行させることによって、画像認識を用いた入退場管理システムを実現することができる。
【００４４】
（第５の実施形態）
画像の歪みを補正して画像認識し易いように工夫する技術が知られているが、本発明の画像認識システムの場合は、映っている場所によって比較するデータベースを切り替えるだけでよいので、画像の歪みを補正することなく、そのままの画像を用いて高速に認識できるという効果がある。
【００４５】
例えば、高速に被認識物を認識する必要があるＦＡ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）用途の場合、部品をアセンブリした回路基板などを検査する用途で画像認識システムが使用されている。回路基板が小さいもので、上方にある撮影カメラとの距離を十分に取ることができるものは、撮影画像の中央に位置する立体形状の部品の画像と端に位置する同じ部品の画像との差異は大きくないので部品を認識することが容易であるが、比較的大きな回路基板や電気製品などの立体部品の高低差が大きいものの検査の場合は、撮影画像の中央に位置する立体形状の部品の画像と端に位置する同じ部品の画像との差異は大きく、瞬時に部品を認識することが容易ではない。
【００４６】
そこで、本発明の画像認識システムと画像認識方法、および画像認識プログラムをＦＡ用途に利用した場合の例を、第５の実施形態として図９および図１０を用いて説明する。図９は、電子部品をアセンブリした回路基板の部品の検査を行うシステムで、９０１は広角レンズ付きのカメラ、９０２はベルトコンベア、９０３は回路基板、９０４、９０５および９０６は検査対象の同型の電子部品、９０７はカメラ９０１の撮影範囲、をそれぞれ示している。
【００４７】
図９において、電子部品のアセンブリが終わった回路基板９０３はベルトコンベア９０２によって次々に運ばれてきて、撮影範囲９０７の中に入ると、撮影カメラ９０１によって回路基板９０３を上方から撮影する。撮影カメラ９０１が撮影した画像を図１０に示す。図１０は回路基板９０３を上方から撮影した画像で、９０８および９０９は第１の実施形態でいう正面位置範囲３０２や右側位置範囲３０４および左側位置範囲３０３に相当する検出位置範囲をそれぞれ示している。
【００４８】
今、電子部品９０４、９０５および９０６は、図９に示すように横方向から見ると同じ形状に見えるが、図１０に示すようにカメラ９０１が上方から撮影した画像では異なった形状に写っており、その平面形状だけでは同じ部品であると認識することは難しい。
ところが、本発明の画像認識システムと画像認識方法、および画像認識プログラムを使用することによって、容易に認識することが可能になる。つまり、部品が検出位置範囲９０８の点線内つまり中央部分にある場合と、検出位置範囲９０８を除く検出位置範囲９０９の範囲内つまり周囲部分にある場合とで、画像認識処理を切り替えるので、本発明の第１の実施形態と同様に、撮影方向に適した登録画像のデータベースを選択して、或いは撮影方向に適した画像認識アルゴリズムを選択することによって、簡易かつ高速に、精度の高いＦＡ用画像認識システムを実現することができる。
【００４９】
第１の実施形態から第５の実施形態の説明の中では、撮影画像を３分割あるいは２分割した例について述べたが、用途やレンズの画角によって、４分割以上に分割しても同様の効果が得られる。また、分割の仕方も、第１の実施形態のように中央部分と両側に分ける方法もあれば、第５の実施形態で示したように、中央部分と周囲に分ける方法もあり、用途やカメラの位置および被認識物が何かによって最適な分割の方法があり、何れの場合も本発明の画像認識システムと画像認識方法、および画像認識プログラムは有効に作用し、上記で述べたいくつかの実施形態に限定されるものではない。
【００５０】
また、本発明の場合は認識する画像の位置を利用するので、１台のカメラで入場ゲートをカバーするような広角レンズの使用が効果的である。一般に広角レンズの画角は７０度程度で、人間の顔の撮影方向が７０度程度より大きくなると、個人差はあるが、撮影した画像に両目が写りにくくなり、正面からの画像とは大きく異なって見え始める画角であり、本発明の画像認識処理システムの効果が発揮される。もちろん、広角でなくても、カメラの配置や撮影距離などによっては有効であることは言うまでもない。
【００５１】
また、広角レンズを魚眼レンズにして３６０度の範囲を撮影できるようにした場合も効果的に適用することができる。魚眼レンズを用いたアプリケーション例としては、例えば、会議室やオフィスなどの天井に魚眼レンズ付きの撮影カメラを取り付けておき、会議に出席している人が誰であるかを自動的に画像認識する用途や、オフィスに勤務する人が出勤しているかどうか或いはオフィス内のどこに居るかを自動的に画像認識する用途などに使用することができる。特に、魚眼レンズを使用した場合は、画像の歪みが同心円状になっていることから、撮影画像を同心円状に複数に分割して、それぞれの領域に適した登録画像データベースやアルゴリズムを切り替えることによって、効果的に実現することができる。このようなシステムを、公園など公共の場所に取り付けておけば、手配中の犯罪者の自動検出などにも使用することができる。或いは、銀行の貸金庫の入り口などで入室者を管理するセキュリティ用途などへの適用も考えられる。
【００５２】
このように、本発明の画像認識システムと画像認識方法、および画像認識プログラムでは、撮影した画像のなかの顔の位置や部品の位置によって、画像認識の方法を切り替えるので、撮影方向による影響を少なくでき、精度の高い画像認識を容易に実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の第１の実施形態の画像認識システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の概要を示す説明図である。
【図３】本発明の撮影画像と画像位置検出手段１０６の検出に用いる位置範囲の関係を示す説明図である。
【図４】本発明の画像位置検出手段１０６の処理を示す説明図である。
【図５】本発明の画像位置検出手段１０６の処理結果を示す説明図である。
【図６】本発明の第２の実施形態の画像認識プログラムのフローチャートである。
【図７】本発明の第３の実施形態の画像認識システムを示すブロック図である。
【図８】本発明の第４の実施形態の画像認識プログラムのフローチャートである。
【図９】本発明の第５の実施形態を説明する説明図である。
【図１０】本発明の第５の実施形態を説明する説明図である。
【符号の説明】
【００５４】
１０１・・・広角レンズ                  １０２・・・カメラ
１０５・・・画像認識手段                １０６・・・画像位置検出手段
１０７・・・データベース切替手段        １０８・・・右側用データベース
１０９・・・正面用データベース          １１０・・・左側用データベース
７０７・・・アルゴリズム切替手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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